智能汽车算力市场发展现状及趋势洞察

一、智能汽车算力市场发展现状

与企业布局特点

算力需求升级驱动车载计算芯片市场规模

增长，产业供应链变革悄然酝酿

汽车智能化升级带动整车半导体元器件价值提升，2020年汽车领域芯片需求量已占全球芯片市场11.4%，持续上涨的算力需求将驱动车载计算芯片市场规模增长，车载计算芯片市场将迎来高速发展期。亿欧智库测算，2021年中国车载计算芯片市场规模将达15.1亿美元，2025年市场规模将迅速增长至89.8亿美元。车载计算芯片将成为智能汽车产业价值核心。

汽车智能化的巨大市场吸引多方入场，产业供应链的变革悄然酝酿，将形成融合、扁平的新型供应生态，算力生态则是至关重要的一环。

亿欧智库：1998-2020年全球各领域需求端芯片市场份额占比。

亿欧智库：2021-2025年中国汽车销量及车载计算芯片市场规模预测。

传统汽车垂直供应链：

传统汽车供应链呈现垂直链式结构，按照上下游之间不同的责任分工进行资源匹配；

传统汽车供应链是一个ToB的逐层传递价值结构，最终由主机厂通过4S店将产品传达给用户。

融合、扁平的新型供应生态：

主机厂将构建融合、扁平的自身生态体系，角色边界模糊，中间环节减少，供应商与主机厂形成共生共赢关系；

新型汽车供应生态以用户的体验和需求作为驱动力，价值周期延长。

消费电子芯片巨头抢先布局下一个十年，

夺得市场先机，以并购深挖护城河

随着渗透率趋于饱和，智能手机市场缓慢进入瓶颈期。智能手机芯片市场带来的高增速与高利润难以持续，消费电子芯片巨头亟需寻找新的市场机会点以拓展利润空间。巨头的嗅觉总是敏锐。自2014年，高通、英伟达两大消费电子芯片巨头率先布局智能汽车计算芯片，夺得市场先机。

芯片市场向来是赢者通吃，在市场初期具备更多优势的厂商将持续获得势能增长。因此，消费电子芯片巨头争相以并购方式持续提升自身AI计算芯片优势，补全汽车领域芯片能力与资源，构建并深挖车载计算芯片护城河。

消费电子芯片巨头入局原因分析：

智能手机市场由增量转为存量，全球智能手机出货量连续三年下跌，智能手机市场缓慢步入瓶颈期。智能手机芯片市场的高增速与高利润难以长期维持。

对于消费电子芯片巨头而言，亟需寻找新的市场机会点以拓展利润空间。智能座舱、智能驾驶的高算力需求带来新的市场机遇。

消费电子芯片巨头并购原因分析：

芯片是一个依赖高研发投入，通过大规模生产以实现规模效应，摊平成本的产业；因此在市场初期掌握更多竞争优势的厂商在实现量产上车后将通过规模效应获得成本优势。

消费电子芯片巨头具备充足的资金优势，可通过并购优秀的初创公司，持续提升AI计算芯片优势，补全汽车领域芯片能力与资源。

新兴芯片科技公司乘国产化之势迅速崛起，

积极探索产业定位，构建生态圈

以地平线、芯驰科技、黑芝麻智能为代表的新兴芯片科技公司凭借AI计算优势切入智能汽车车载计算芯片这一蓝海市场。国际关系日益复杂与不稳定使得“缺芯少核”痛点持续暴露，疫情带来缺芯危机使得汽车芯片迎来国产替代窗口期，新兴芯片科技公司乘国产化之势迅速崛起，在汽车产业生态中逐步成为主机厂与Tier1争相合作的对象，在资本市场中亦成长为资本追捧的热门标的，乃至独角兽。

作为产业新玩家，新兴芯片科技公司通过提供“芯片+算法参考+工具链”的产品服务模式，积极探索自身的产业定位，构建汽车产业生态圈。

新兴芯片科技公司崛起原因分析：

智能汽车车载计算芯片市场处于发展初期，可供选择产品较少，存在巨大潜在市场，新兴芯片科技公司凭借算法与IP优势切入；

芯片国产化是智能汽车关键部件供应链自主可控的关键一环；

缺芯危机让主机厂意识到芯片供应链韧性的重要性，汽车芯片迎来国产替代窗口期。

新兴芯片科技公司的产业定位分析：

相比于传统汽车芯片厂商，新兴芯片科技公司在AI算法与计算上更具优势，具备更加全栈的产品与技术能力支持，可提供“芯片+算法参考+工具链”的产品服务模式；

新兴芯片科技公司在汽车产业供应生态中离主机厂的位置更近，将主机厂、Tier1与芯片厂商之间传统的链条式关系变为三角式关系。

主机厂以自研、合资、投资、合作等方式

寻找灵魂栖息地，谋求更多主导权

随着主机厂在自研软件算法上的能力持续提升，软件与芯片结合效率的提升成为主机厂提升技术与产品优势的关键。缺芯危机提升主机厂对芯片供应韧性的关注，希望与芯片厂商建立更加直接、紧密的协作关系，以提升自身供应链的稳定可控程度。

在智能汽车时代，主机厂热衷于以自研、合资、投资、合作等方式为自身软件算法寻找最佳的“灵魂栖息地”，在产业合作中谋求更多主导权。

主机厂布局汽车芯片的原因分析：

智能汽车时代，软件与芯片的价值被放大。主机厂希望通过布局汽车芯片以掌握更多研发主导权，并通过提高软件与芯片结合效率，提高自身产品与技术优势；

国际关系的日益复杂以及疫情带来的缺芯危机，使得主机厂进一步关注供应链韧性，主机厂布局汽车芯片产业可使其在供应链中更具话语权。

主机厂布局汽车芯片的四种方式：

自研方式：自研芯片可充分结合主机厂算法需求特点，充分挖掘芯片能力，但需要一定技术积累与大量资源投入，难度较大；在软件算法上具备领先优势的新势力车企有更多自研意愿；

合资方式：与成熟芯片厂商合资建立芯片公司，共同探索智能汽车计算芯片，但合资产品在对外供应商存在难题，较难形成规模效应；

投资：以产业投资方式完成汽车芯片布局，与新兴芯片科技公司建立更深层次的关系；

合作：在新兴芯片科技公司发展初期与其建立战略合作关系，敢于做“第一个吃螃蟹的人”。

车载计算芯片蓝海市场吸引多方入场形成

四大阵营，重塑汽车芯片市场格局

传统汽车芯片市场长期以来由德州仪器、恩智浦、瑞萨、意法半导体等传统汽车芯片厂商所占据，外来者鲜有机会可入局。汽车智能化发展带来的车载计算芯片蓝海市场吸引多方入场，形成消费电子芯片巨头、新兴芯片科技公司、传统汽车芯片厂商、主机厂自研/合资芯片厂商四大阵营，汽车芯片市场面临洗牌，市场格局将被重塑。

在智能驾驶计算芯片领域，英伟达以及背靠英特尔的Mobileye处于第一梯队，华为海思、地平线、高通处于第二梯队，上升攻势不容小觑。在智能座舱计算芯片领域，高通在产品力与高端市场占有率上具备绝对领先优势，三星、英特尔、瑞萨等厂商紧随其后，中低端车型市场上以恩智浦、德州仪器为主。中国市场上，以华为海思、地平线、芯驰科技等为代表的国产化新兴芯片科技公司正加速上车。

消费电子芯片巨头阵营：具备深厚的芯片技术储备，资金雄厚，可支撑起对先进支撑和高算力芯片的高昂研发投入；具备良好的软件生态；车载计算芯片技术领先，在中高端车型与新势力车型市场中有广泛应用；

新兴芯片科技公司阵营：在AI算法与计算上有独到的产品优势，相比传统厂商能力更为全栈，可提供“芯片+算法参考+技术支持”的产品服务；在车规级与大规模量产能力上仍待提升，产品主要应用于自主品牌车型；

传统汽车芯片厂商阵营：在传统汽车芯片领域近乎呈垄断地位，产品线齐全，与Tier1、主机厂有深厚关系积累；在满足车规级要求方面有深厚技术能力储备，但在AI计算芯片上优势不足；产品多用于中低端车型；

主机厂自研/合资芯片厂商阵营：自研/合资芯片可与主机厂自身算法实现深度结合，充分挖掘芯片计算能力，但产品开放性较差，且由于竞争关系，合资产片更多满足主机厂自身需求，难以实现对外供应，发挥规模效应。

智能汽车芯片市场新格局之下，Tier1

话语权减弱，巨头积极转型“自救”

软件定义汽车带来的整车产品定义的重塑以及主机厂软件组织形式的转变，推动主机厂、Tier1、芯片厂商三者合作关系在智能汽车芯片市场的新格局之下发生改变。主机厂希望通过与芯片厂商直接沟通、合作的方式掌握更多产品定义与开发上的主导权。

新型合作模式之下，过往在供应链中占据较高主导权的Tier1的话语权逐步减弱，强供应链话语权带来的超额利润逐渐消失。压力之下，以博世为代表的国际巨头Tier1正加快自身智能化软硬件技术与产品建设，积极转型“自救”。

主机厂传统的软件组织形式：

呈按域划分的烟囱状软硬件结合开发与采购模式；单个软件功能单一且简单，软件只属于分布式ECU工程开发中的一部分，软件成本未被单独定价，被认为是硬件系统成本的一部分。

传统的主机厂-Tier1-芯片厂商链状合作模式：

主机厂负责整车架构与产品定义以及来自Tier1的软硬件耦合的零部件系统集成、应用工作；对最终整车产品负责；不与芯片厂商直接沟通。

Tier1根据车企需求，定制生产含传统传感器、黑盒子式ECU、执行器等零部件，依靠强大的整合能力、标准化产品生产能力，具有很强话语权、定价权。

芯片厂商在汽车供应链中一般处于Tier2甚至更靠后的位置，较少直接与主机厂进行合作，一般面向上游Tier1提供芯片硬件与相关开发软件服务支持。

传统Tier1商业模式：

负责软硬件的集成，以黑匣子形式向主机厂交付软件，对Tier2的采购具有较高的决策权，物料成本表对主机厂呈低透明度，具有高于一般供应商的利润水平。

国际Tier1转型代表案例：博世。

面对智能汽车时代来自多方的竞争压力，作为全球最大的汽车一级供应商，博世正加快自身智能化软硬件技术与产品的建设。

2021年1月，博世正式成立智能驾驶与控制事业部，新事业部将统一为未来汽车架构提供软件密集型系统，博世每年将投资30亿欧元用于汽车软件技术研发。

主机厂新型的软件组织形式：

主机厂内部的开发与采购链条分为：软件设计与集成、硬件设计与集成、硬件制造三部分；软件开发与采购组织形式呈现跨域集中式，软件功能越来越复杂；软件预算独立于车型项目。

新型的主机厂-Tier1-芯片厂商网状合作模式：

主机厂负责整车架构与定义，并主导除了基础计算平台和基础软件以外的大部分应用层算法与软件的开发与集成工作；直接参与到如计算芯片、基础软件、功能应用等部件的选择与采购工作。

主机厂通过面向服务的SOA架构，要求Tier1开放产品的底层代码和数据算法，对车内各域进行统一部署，Tier1逐渐被“削弱”，Tier1负责向主机厂提供基础硬件平台基础软件以及工具链等开发支持服务。

在新型合作关系中，芯片厂商与主机厂建立更加紧密的协作协作关系，主机厂在产品定义与设计环节直接跳过Tier1，与芯片厂商合作；芯片厂商在产业生态中地位提升，议价能力增强。

新型Tier1商业模式：

为主机厂提供：硬件平台、基础软件以及工具链等开发支持服务；对Tier2的采购决策权降低，物料成本表对主机厂的透明度提升，利润回归至一般供应商水平。

Tier1的处境与优势分析：

新格局中，Tier1被完全跳过么？

在主机厂、Tier与主机厂新型的合作关系中，主机厂开始在产品定义与设计初期跳过Tier1，与芯片厂商直接沟通技术与产品细节，甚至直接签订协议，在量产设计环节再引入Tier1负责硬件平台的验证与制造；

芯片产业中规模效应极为明显，因此在智能汽车芯片新市场格局中，Tier1在芯片采购环节中短时间内并不会被完全跳过，Tier1仍然是最大的芯片采购商，采购成本低于主机厂自采。

新格局之下，Tier1还有哪些优势？

在传统功能汽车时代，面对数量繁多的分布式ECU，Tier1构建了强大的系统集成能力和嵌入式的软件开发能力，这些能力在智能汽车时代仍然重要且是主机厂与新兴科技公司所欠缺的；

得益于与主机厂多年来深厚的合作经验，Tier1具备优秀的软硬件质量严格把控能力，产品化的工程能力以及大批量生产、按时交付、稳定可靠的供应链管理能力。

车载计算平台的市场竞争是汽车产业供应

生态边界与合作关系重塑的过程

当前车载计算平台市场主要可分为国际Tier1厂商、本土Tier1厂商、基础软件厂商以及主机厂四大阵营。车载计算平台的市场竞争实际上是汽车产业供应生态边界与合作关系重塑的过程。随着车载计算平台产品功能的清晰定义、层次与模块的清晰划分、基础平台的标准化逐步推进，汽车产业供应生态中各方的职责分工与合作模式将逐渐清晰。

对于传统Tier1厂商而言，部分车载计算平台的硬件设计与软件功能开发权被主机厂收回是大势所趋。因此传统Tier1迫切需要寻找转型出路，避免沦为单一的硬件代工商。具备“硬件+底层软件+中间件+应用软件算法+系统集成”的软硬件全栈技术能力的Tier1将占据更多市场竞争优势。

国际Tier1阵营：国际Tier1阵营具备强大的系统集成能力与深厚的客户资源优势，基于在硬件平台上的技术优势积累，不断建设软件平台，构建全栈能力。

本土Tier1阵营：本土Tier1在产品性价比与服务能力上具备一定优势，联合芯片厂商、软件服务商建立合作生态圈将有助于本土Tier1阵营构建全栈服务能力，满足主机厂差异化、定制化需求。

基础软件厂商阵营：基础软件厂商多专注于智能汽车操作系统、中间件等基础软件技术平台的打造，致力于打造全栈式的、可解耦的产品解决方案，面向主机厂、Tier1提供可选择的差异化服务。

主机厂阵营：车载计算平台是整车智能化的关键载体，主机厂希望更多掌握底层硬件平台的主导权，但实现车载计算平台的完全自研难度较大，大多数主机厂仍将结合Tier1及软件服务商的能力。

ICT科技巨头、互联网巨头、通信运营商

巨头成为跨界融合的三股重要力量

智能汽车算力发展背后是整车智能化升级，人工智能、大数据、云计算、5G、物联网、区块链等新一代数字技术是智能化发展的关键驱动技术。

新一代数字技术天然的需要一个具备大规模应用需求的场景，带来足够大的场景数据输入、计算需求，并承载更智能的技术应用，智能汽车无疑是最佳的选择。移动互联网时代，诞生了一系列ICT、互联网以及通信运营商的巨头企业，积累了深厚的新一代数字技术优势与场景资源。以华为、百度、阿里、腾讯、移动、电信、联通为代表的巨头企业正加速进军智能汽车产业，成为跨界融合的三股重要力量。

跨界力量：华为定位新Tier1，以“芯”

为抓手，带动软硬件解决方案上车

自2019年以智能汽车增量供应商角色亮相上海车展，正式进军汽车产业以来，智能汽车业务已成为当前华为发展主航道。华为正加速产品落地、车企深度合作与生态构建，致力于成为智能汽车产业生态中的新Tier1。

华为以自研昇腾、麒麟芯片为抓手，打造智能驾驶、智能座舱计算平台，带动自研操作系统上车应用，围绕MDC计算平台、麒麟车机模组与鸿蒙OS构建软硬件生态。在车载计算平台方面，华为优劣势并存，芯片持续供应保障与车企对其造车的猜忌是主要制约因素。

华为竞争优势分析：

全栈自研解决方案与优秀的产品力：华为在智能驾驶、智能座舱计算平台均具备从底层芯片、中间件、操作系统的全栈自研能力，且其解决方案在同类产品中具备领先优势，具备高性能、高安全以及快速响应的特征。

软硬件生态建设与资源投入：围绕MDC、Harmony智能座舱与数字平台，投入大量资金与专家资源支持，构建合作生态圈；对生态合作伙伴提供赋能培训、商业项目拓展、标准合作、联合解决方案与营销等支持。

华为竞争劣势分析：

制裁阴霾下的芯片能否保证持续供应：制裁阴霾之下的芯片持续供应能力始终是华为的阿喀琉斯之踵；汽车芯片一般需保证5~10年的供货周期，芯片的持续供应能力是主机厂对于是否选择华为的主要顾虑之一。

全栈能力与HI合作模式引车企猜忌：华为在智能汽车的全栈能力以及联合品牌露出的“HUAWEIinside”模式在一定程度上引发主机厂对于华为自己造车的猜忌，主机厂担心在合作过程中失去产品定义与研发主导权。

跨界力量：BAT云边端全栈布局，依托

软件与云端优势，逐步构建汽车生态

对于以百度、阿里、腾讯为代表的互联网科技巨头而言，汽车产业是其从移动互联网向产业互联网转型的重要阵地之一。互联网科技巨头希望依托自身在移动互联网时代构建的软件应用生态以及云计算服务生态优势，逐步将生态延伸至汽车产业端，赋能汽车产业智能化转型。

在智能汽车产业布局上，BAT均采取云边端全栈布局战略，在云端依托大数据、人工智能、云计算优势，构建自动驾驶、车联网云服务平台；

在边端聚焦智慧交通，以项目总包角色，联合产业合作伙伴提供整体解决方案；在车端聚焦智能驾驶与智能座舱软件解决方案，赋能主机厂。

跨界力量：云网一体、云边协同是5G时代

运营商转型车联网布局的制高点

产业与技术的发展推动以车载信息服务为主的车联网，向以智能化和网联化为基础的辅助驾驶、自动驾驶及智慧交通的下一代车联网发展，V2X是下一代车联网核心，5G通信与边缘计算存在巨大应用价值。

在4G时代被日趋管道化的通信运营商，将边缘计算视为5G时代战略转型的关键。面对下一代车联网的巨大市场，通信运营商致力于转型车联网运营服务商，基于5G+MEC，发挥其云网一体、云边一体竞争优势，构建人、车、路协同式智能交通生态。

中国移动：依托中移物联网5GV2X核心设备与解决方案能力，推进智慧城市、智慧交通方案落地实践5G-V2X面向封闭园区、城市开放道路、高速公路、公交线路，已落地项目超24个。

2017-2021无锡，完成全球首个城市开放道路车路协同项目部署工作；

2019上海，在东海大桥部署路侧单元V2X设备，助力上汽集团5G+L4智能驾驶重卡落地；

2019湖北，联合东风汽车集团，在武汉开展5G+V2X自动驾驶示范应用。

中国电信：将部署在靠近用户的MEC能力组合打包为车联网解决方案，提供低时延高宽带服务。

边缘计算车联网解决方案：利用MEC技术将车联网业务下沉到边缘节点，驾驶员终端、车辆和交通基础设施就近接入，满足车联网对时延和可靠性的高要求，实现融合感知、车路协同。云边协同，提升交通的安全性、通行效率和驾驶体验；

2020年6月，在雄安新区携手中兴通讯成功打造中国首个城市级应用边缘计算节点，即绿色智能交通先行示范区车路协同，是云网融合在车联网场景的首次成功实践。

中国联通：基于MEC边缘云构建人、车、路协同式智能交通生态系统。已与吉利、宝马、长安、百度开展5GMECV2X试点试验。

车联网云平台：全局算法，实现路径动态规划，边缘云平台处理后的有用信息回传至车联网云平台；

MEC边缘业务平台：采集的车辆信息在MEC边缘平台进行预处理，支持车辆在移动过程中，通过MEC边缘业务平台实现切换和动态数据同步，如紧急制动、红绿灯信息控制、交汇路口VIP车辆优先通行。

算力驱动汽车时代，基于云网边端融合

计算架构的算力服务生态逐步形成

技术迭代、玩家入场与资本涌入背景之下，算力成为驱动汽车产品智能化升级与产业融合变革的关键驱动力之一，智能汽车产业发展迈入算力驱动汽车时代，基于云网边端融合计算的算力服务生态正逐步形成。

智能汽车算力服务生态包含：车载计算平台厂商、车载计算平台基础软件厂商、计算芯片厂商、云计算服务商、通信设备与运营商、边缘计算设备与运营商共六大类玩家。越来越多中国科技公司的身影涌现在智能汽车算力服务生态中，并逐步成为智能汽车算力服务生态的重要构成部分。

二、智能汽车算力及产业

发展趋势洞察

芯片厂商将与主机厂建立更多前期沟通，

软硬结合、服务能力成为比拼关键

综合考虑整车项目开发流程与芯片设计开发流程，芯片从设计到量产上车需要3.5~5.5年时间，而智能驾驶与智能座舱的软件算法在持续升级迭代中，且芯片上车后需尽量满足汽车产品5~10年生命周期内的OTA升级迭代需求，以上原因都对芯片产品定义与设计的前瞻性提出了重点挑战。

亿欧智库判断，未来汽车芯片厂商在产业合作中，将与主机厂建立更多前端沟通，挖掘市场真实需求，提高产品定义与设计前瞻性；芯片厂商将进一步提升自身的算法与软件技术积累与理解，以提高产品持续升级能力；优秀的服务能力将成为面对主机场差异化需求时的关键竞争优势。

亿欧智库：整车项目开发流程与芯片设计开发周期。

芯片设计开发流程：

如何提炼市场真实需求，保证产品定义与设计具备足够前瞻性？

车载计算芯片从设计到量产上车需要3.5~5.5年实践，而智能驾驶与智能座舱的算法软件在持续迭代升级中，当前客户需求并不一定反映未来的真实需求。

产品硬件架构确定之后，如何满足持续进化的算法需求？

车载计算芯片在上车之后需满足产品5~10年的使用需求。如何满足汽车产品生命周期内OTA软件与算法升级带来的持续上涨的算力需求，是芯片厂商面临的一大难题。

新兴芯片科技公司如何在市场竞争中赢得更多主机厂青睐？

新兴芯片科技公司面临来自消费电子芯片巨头、传统汽车芯片厂商、主机厂自研芯片厂商多方竞争压力。新兴芯片科技公司如何提升自身服务力满足市场差异化需求。

汽车芯片厂商发展趋势判断：

芯片厂商将与主机厂建立更多前端沟通：汽车芯片厂商在产业合作中，将与主机厂建立更多前端沟通，综合多家主机厂信息，挖掘市场真实需求，提高产品定义与设计前瞻性，充分挖掘产品生命周期价值。

软硬结合能力将成为关键技术优势：芯片厂商将构建自身对于算法与软件的深厚理解，才能在芯片架构设计时更好地匹配算法需求，在芯片硬件架构固定后，芯片厂商需有良好的底层软件能力，以调整适应需求。

优秀的服务能力将成为关键竞争优势：随着合作量产上车的主机厂数量增加，芯片厂商需提升芯片产品在软硬件层面的兼容性与适配性；面对主机厂的差异化需求，服务与执行能力将成为芯片厂商的关键竞争力。

智能汽车时代将形成更透明、韧性更高、

国产程度更高的新型芯片供应生态

随着智能汽车新型芯片供应生态的逐步构建，供应链管理难度大、供应环节冗长、国产化程度不足的传统汽车芯片供应链现状将会被变革。

新型芯片供应生态下，计算的集中化发展将减少所需芯片种类与芯片数量，降低芯片供应链管理难度；新型供应生态中芯片供应环节将减少，且数字化采购平台的兴起可有效减少信息不对称，提高供应链韧性；国产芯片厂商崛起将提高中国汽车芯片供应链的自主可控程度。

传统汽车芯片种类与数量繁多：当前主机厂管理的芯片料号超过1000种，在如此大的芯片种类前提下，难以保证供应链的稳定可靠。

通过电子电气架构的集中化发展及单芯片性能与集成度的提升，可将所需芯片种类减少至少一个数量级：

电子电气架构的集中化发展；

单芯片性能与集成度的提升；

减少芯片种类数量，降低供应链的管理难度。

传统汽车芯片供应链环节冗长且供需关系不透明：当前汽车产业的缺芯问题可看为是典型的供应链牛鞭效应，即从主机厂到供应商再到芯片厂商的需求扭曲效应。

疫情初期主机厂的需求减少，预测在漫长的芯片供应链传递中被逐级扩大；疫情好转后，供应链在短期内调整产量的灵活性有限，造成全球汽车产业缺芯局面。

主机厂通过缩短供应环节、供应链数字化以及减少对单一供应商的依赖，提升供应链透明度与供应链韧性。

主机厂直接参与芯片采购甚至芯片设计研发，缩短供应链条；

电子元器件采购平台兴起，供应链数字化减少信息不对称；

减少对单一供应商的依赖，保障供应链安全；

提高汽车芯片供应链的韧性。

传统汽车芯片供应链国产化程度不足：中国汽车芯片市场需求大但由于缺少自主可控的芯片产业链，当前中国汽车芯片市场被国际芯片厂商占据，造成中国主机厂在全球汽车芯片产能分配中缺少话语权。

通过政策支持、产学研融合等方式，提升汽车芯片设计能力，加快补全芯片生产制造侧的生产设备与设计工具的国产化能力，推动供应链自主可控。

国家政策层面将汽车芯片列为关键技术，加大产业支持力度；

加大芯片关键技术相关专业对口人才的培养与产学研合作；

提高芯片设计能力，加速补生产制造侧的工具设备能力；

提高汽车芯片供应链的自主可控程度。

智能汽车新型芯片供应生态优势：

计算集中化有效降低芯片供应管理难度：计算的集中化发展将有效推动硬件平台与软件平台的一致化发展，降低所需芯片种类与数量，降低供应链管理难度。

供应链透明度与韧性将得到提升：新型供应生态下，供应环节将缩短，数字化采购平台将提升供应链透明度，主机厂也将减少对单一供应商的以来以提高供应链韧性。

国产芯片厂商更具性价比与服务优势：国内的汽车芯片企业具有天然的渠道优势和较高的性价比，且在供应能力和实时响应方面更加灵活高效，更能契合本土车厂的需求。

汽车产业数字化推动算力需求扩大至产业

全环节，数据中心将向大型化发展

汽车智能化升级过程伴随着汽车产业整体的数字化发展，研发端、生产制造端、运营端、营销端、车端、出行端等各环节的数据将被打通，算力需求将扩大至汽车产业全环节，带来数据安全与数据中心成本、能耗问题。

亿欧智库判断，未来智能汽车产业将建立大型数据中心，实现分布式的更大规模、更弹性的算力供给，形成计算在政府，数据在企业的架构。

“未来智能汽车算力解决方案将是收敛的、大型的，主机厂需要将算力集中起来，建立大型数据中心，解决数据归属、私密性、防篡改问题，优化数据中心成本与能耗问题。”

数据安全问题：随着汽车产业数字化发展，产业各环节数据将被打通，各环节持续增长的数据量带来的数据安全问题不容忽视。

数据中心成本问题：随着研发端、生产制造端、运营端、市场营销端、车端、出行端等多环节算力需求增长，数据中心成本将成为一笔巨大支出。

数据中心能耗问题：高算力需求增长将增加数据中心能耗，如何降低数据中心能耗将成为未来智能汽车产业实现碳中和的重要问题。

“在整个产业链的数据打通的情况下，应该如何防止数据被篡改，保证数据的私密性？

这需要通过联邦计算和合作区块链的技术来解决，实现一个分布式的更大规模、更弹性的算力解决方案。汽车产业计算集群的建立是全国性的问题，需要推进全国的数据中心的集中化，对于全国的数据中心布局可能会造成比较大的变化。

未来是云网边端的计算架构，在云端计算会越来越集中，以寡头化的方式，通过政府牵头，建立大型的数据中心。未来可能计算在政府，数据在企业，计算能力会和风火水电一样成为一种基础资源。”

——浪潮集团有限公司汽车行业部总经理李刚

算力驱动之下，智能汽车将成下一个母

生态，成为万亿市值公司集中诞生地

物联网将是继互联网、移动互联网之后的新一代算力网，任何一代全新的算力网络发展，必须要基于一个新的智能终端作为新技术落地发展的母生态，它需要能够支持新一代的计算，拥有新一代的OS，支持新一代的交互，在新一代通信网络的支持之下，形成全新的应用生态。

亿欧智库认为，算力驱动之下，智能汽车将成为继PC、智能手机之后的下一个移动智能终端，成为新一代信息与数字化技术的最大母生态，AI计算芯片与操作系统将成为生态基石。母生态的演进伴随着价值的消逝、转移与新生，智能汽车将成为下一个万亿市值企业的集中诞生地。

亿欧智库：算力网络演进过程中各智能终端的代表性集成品牌方与关键技术及部件供应商。

编辑：黄飞